基于微博的交通事件提取与文本分析系统

• 作者: 冯璇 崔健 张佐
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 微博 众包数据 交通事件 自然语言处理 文本 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 交通安全
• 页码范围: 132-135
• 页数: 4页
• 分类号: U491.25
• 字数: 3764字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn1674-4861.2013.06.025

摘要

近年来,受到公众广泛欢迎的微博,不仅是人们良好的社交工具,而其所蕴含的大量数据,在如今大数据时代也很有价值.针对节假日期间,公众可能在微博上发表的有关交通流、交通事件等信息,开发了1套基于微博的节假日突发交通事件提取与分析系统,旨在高效抓取并提取出交通主题相关微博,以利于分析交通状况,评估交通参与人的情感状态等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张佐	清华大学自动化系	43	992	17.0	31.0
3	崔健	清华大学自动化系	5	68	3.0	5.0
4	冯璇	清华大学自动化系	1	8	1.0	1.0